小红书技术产品-算法平台

任职要求

我们希望你
    · 计算机/软件/数据相关本科及以上，具备数据或机器学习平台产品经验
    · 深刻理解特征全生命周期与关键难题：点时拼接、反泄露、回填、训练-服务一致性、版本化与回滚
    · 对批流计算与数据存储有体系化认知：Spark/Flink、Kafka；数据湖/仓（Hudi/Iceberg/Delta）；OLAP 与 KV/列存（HBase/Cassandra/Redis/DynamoDB 等）
    · 熟悉在线推理链路与A/B实验，能将SLO/成本/稳定性约束转化为可落地的产品与技术方案
    · 逻辑严，抽象佳，敢创新，落地快，owner 意识，学习能力强，有判断力，结果导向

加分项
    · 从 0 到 1 建设过特征平台/Feature Store，或在亿级QPS、毫秒级延迟场景落地过在线特征服务
    · 推荐/广告/搜索业务背景，或嵌入式特征与向量检索经验（Faiss/ScaNN/Milvus/Pinecone 等）
    · 数据治理与合规经验（PII/脱敏/访问控制/GDPR），审计与风控能力建设经验    
    · 熟悉数据质量/血缘与元数据管理（Great Expectations/Deequ、OpenLineage、DataHub/Amundsen）
    · 有后端/大数据/流处理研发背景或开源社区贡献

工作职责

公司级产品
    · 搭建小红书统一的特征平台（AI-Drive），贯通特征从采集、开发、回填、验证、上线到监控的全生命周期，支撑推荐/广告/搜索等核心业
    · 确保训练-服务一致性，提升特征复用率，降低新特征从想法到上线的时间与成本

你将负责
    · 制定产品愿景与路线图：明确平台边界、阶段目标与成功指标
    · 需求洞察与优先级：深入算法、数据、工程、业务团队，沉淀标准化用户旅程与规范（特征定义、开发、点时拼接、回填、上线、治理）
    · 核心能力涉及：
        · 特征注册/目录/发现（Feature Registry & Catalog）、元数据与版本化、血缘与审计
        · 批流一体计算与物化（Spark/Flink + Kafka/Pulsar；离线/准实时/实时）
        · 点时间隔离与防数据泄露（point-in-time join, leakage prevention）
        · 训练-服务一致性与回放校验，A/B 切换与特征开关
        · 在线特征存储与缓存（低延迟、高可用、冷热层次），多租户与限流
        · 数据质量与监控（Schema 变更、漂移检测、告警自愈）
        · 成本与容量治理（计算/存储成本、QPS/吞吐/延迟SLO）
    · 交付与落地：
        · 撰写PRD/原型/时序图，拆解里程碑，推动研发、测试、灰度、可观测性、运维准备到位
        · 建设文档、模板、示例库与工作坊，推动平台采用与特征复用
    · 生态集成：对接数据湖/仓（Hudi/Iceberg/Delta、Hive/Trino/Presto）、特征/模型平台（Feast、Kubeflow/Airflow、MLflow/KServe）、监控/数据治理（DataHub/Amundsen、OpenLineage、Great Expectations/Deequ）

我们提供
    · 有行业影响力的挑战与规模化应用场景
    · 以人为本，开放的工程文化与跨团队协作氛围